Eine besondere Variante des Data Mining kommt bei CRM-Prozessen über das Internet zum Einsatz: Web Mining. Hier werden Data-Mining-Methoden auf Daten angewendet, die beispielsweise Aussagen über das Nutzerverhalten auf Web-Seiten herausfinden und so Fragen beantworten wie: "Welche Produkte werden von welcher Kundengruppe angeschaut und gekauft?", "Welche Informationen interessieren welche Zielgruppe am meisten?" oder "Wie führe ich potenzielle Käufer am schnellsten durch die Website zu den sie interessierenden Produkten?"

Data-Mining-Methoden sind zwar die komplexesten Methoden in der Anwendung, liefern aber auch die interessantesten Ergebnisse. Zu den typischen Zielen zählt dabei die Prognose des Kundenverhaltens. Mit ihrer Hilfe soll der Spielraum möglicher Entwicklungen abgegrenzt werden, um das Risiko angesichts der Unsicherheit im Kundenverhalten abzuschätzen.

Bessere Vorhersagen mit Data Mining

Es gibt zahlreiche Einsatzgebiete von Data Mining im CRM-Umfeld:

Response-Wahrscheinlichkeit auf Direkt-Mailings: Durch die Auswertung typischer Charakteristika von Kunden, die auf direkte Angebote reagiert haben, können künftige Aktionen auf solche Kundengruppen beschränkt werden. Der erzeugte "Lift" in der Response-Quote sorgt für eine steigende Effektivität im Direkt-Marketing.

Vorhersage Lifetime Value: Durch die Analyse der bisherigen Transaktionen eines Kunden, verbunden mit weiteren Informationen wie demografischen Daten und des Verhaltens ähnlicher Kunden, kann ein Lifetime Value näherungsweise berechnet werden.